Middle/Senior ML Engineer в Балансировку спроса-предложения
Компания: Wildberries
Локация: Москва
О компании
Wildberries представляет собой международную технологическую компанию, образовавшуюся в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимается электронной коммерцией и предоставляет широкие возможности для онлайн-покупок со множеством категорий товаров, включая одежду, технику и косметику. Wildberries активно развивается на рынке и становится одним из главных игроков, не только в России, но и за её пределами.
Ключевые факты:
- Лидер на российском рынке электронной коммерции
- Широкий ассортимент товаров в различных категориях
- Техническая команда, занимающаяся разработкой и оптимизацией моделей машинного обучения
О вакансии
Техническая команда Wildberries работает над разработкой, оптимизацией и поддержкой моделей машинного обучения, а также улучшением MLOps-инфраструктуры. Вакансия предполагает участие в создании эффективных ML-пайплайнов и автоматизации процессов их жизненного цикла. Специалист будет ответственным за настройку и поддержку MLOps, а также взаимодействие с различными инструментами для обработки данных.
Позиция включает работу с современными технологиями, такими как Python, Spark и Kubernetes. Команда стремится интегрировать инновации, чтобы повысить продуктивность ML-моделей и автоматизировать их внедрение в сервисы.
Чем предстоит заниматься:
- Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл
- Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark
- Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру
- Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s)
- Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов
- Настраивать и поддерживать CI/CD для ML
- Работать с Kafka для потоковой обработки данных
- Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch)
Что мы предлагаем:
- Участие в крупных проектах и возможность влиять на развитие компании
- Дружная команда профессионалов
- Гибкость в выборе методов работы и технологий
Обязанности
- Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл
- Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark
- Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру
- Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s)
- Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов
- Настраивать и поддерживать CI/CD для ML
- Работать с Kafka для потоковой обработки данных
- Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch)
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл;
- Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark;
- Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру;
- Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s);
- Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов;
- Настраивать и поддерживать CI/CD для ML;
- Работать с Kafka для потоковой обработки данных;
- Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch).
- Python (3+ лет), уверенное владение Spark;
- Опыт с ML-оркестрацией (Airflow, Kubeflow, MLflow, ClearML);
- Опыт работы с Docker, Kubernetes;
- Навыки работы с ClickHouse, PostgreSQL, Redis;